Juni 2013 - PMI Munich Chapter eV

PMI Munich Chapter e.V.
Juni 2013
in diesem Zusammenhang liegen mag, ist zwar nicht
klar definiert, aber wir reden mit Sicherheit von einigen
hundert bis tausend Zahlen und nicht vom Maßstab der
Teamgröße.
Auch der Begriff Zufall – ein naher Verwandter der
Wahrscheinlichkeit - steckt in seiner Anwendung voller
Fallen. Umgangssprachlich wird der Begriff Zufall
verwendet, wenn ein Ereignis nicht durch eine Ursache-
Wirkungs-Beziehung erklärbar ist.
Welche der nachstehenden Zahlenfolgen ist zufälliger?
a) 123456789
b) 333333333
c) 190746284
Die meisten Personen wählen intuitiv (c). Aber es
besteht kein Unterschied: Alle drei Folgen sind gleich
wahrscheinlich und damit gleich zufällig!
Typische falsche Vorstellungen 3) über den Zufall sind
- ein Ereignis wird wahrscheinlicher oder
unwahrscheinlicher, weil es längere Zeit nicht
eingetreten ist.
- ein Zufallsereignis wird wahrscheinlicher oder
unwahrscheinlicher, weil es eben schon einmal
eingetreten ist.
- ein Zufallsereignis wird unwahrscheinlicher, weil es
eben schon einmal eingetreten ist.
Interessant sind dazu die Ausführungen von Nassim
Nicholas Taleb in seinem Buch „Der schwarze Schwan“ 4)
(aus dem Klappentext): „Wir denken in schlüssigen
Geschichten, verknüpfen Fakten zu einem stimmigen
Bild, nehmen die Vergangenheit als Modell für die
Zukunft. So schaffen wir uns eine Welt, in der wir uns
zurechtfinden. Aber die Wirklichkeit ist anders:
chaotisch, überraschend, unberechenbar.“
Schwarze Schwäne 4) stehen bei Taleb synonym für
„unvorhersehbare Ereignisse“, die drei Attribute
gemeinsam haben: sie sind „Ausreißer“, haben eine
enorme Auswirkung und sind erst nach ihrem Eintreten
erklärbar. Bei der Gaußschen Glockenkurve
konzentrieren sich die Werte um den Mittelwert und
die Chancen für eine Abweichung nehmen rasch ab, je
weiter man sich vom Mittelwert entfernt. Wenn zwei
Personen zusammen 4,20 Meter groß sind, dann
werden Sie davon
ausgehen, dass beide
mit
größter
Wahrscheinlichkeit ca.
2,10 Meter groß sind,
vielleicht auch 2,20
Meter und 2,00 Meter,
aber kaum 2,50 Meter
und 1,70 Meter. Wenn
es hingegen um
skalierbare Verteilungen
geht, sieht die Sache
ganz anders aus. Wenn zwei Personen zusammen eine
Million Euro verdienen, ist die wahrscheinlichste
Kombination eher 970‘000 und 30‘000 Euro und nicht je
eine halbe Million. Genau in diesem Bereich treten die
meisten „Schwarzen Schwäne“ auf und gerade im
Projektmanagement gilt die Normalverteilung kaum in
allen Fällen.
Das Linda Experiment 5) (Tversky und Kahneman, 1983):
Linda ist 31 Jahre alt, ledig, offen und sehr intelligent.
Sie hat einen Philosophie-Abschluss an der Uni. Als
Studentin befasste sie sich mit dem Problem der
Diskriminierung von Minderheiten und mit Fragen der
sozialen Gerechtigkeit. Sie nahm regelmäßig an Anti-
Atomkraft-Demonstrationen teil.
Was ist wahrscheinlicher?
(a) Linda ist eine Bankangestellte.
(b) Linda ist eine Bankangestellte und in der
Frauenbewegung engagiert.
Etwa 85% der Versuchspersonen wählen (b) –
vermutlich, weil nach ihrer allgemeinen Erfahrung die
Aussage (b) „repräsentativer ist und einfach besser zu
Linda passt“.
Aber: wahrscheinlicher ist (a), da mathematisch
gesehen eine zusammengesetzte Wahrscheinlichkeit
(Bankangestellte und Frauenbewegung) nie höher sein
kann als eine Teilwahrscheinlichkeit (Bankangestellte).
Eine Projektmitarbeiterin, die über mehrjährige
Projekterfahrung verfügt ist also leichter zu finden als
eine, die zusätzlich noch Wahrscheinlichkeits-
Rechnungen beherrscht.
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